四川规则引擎如何操作

规则引擎的优点：将业务规则、业务处理代码分离开来，复杂的业务规则不用硬编码到应用代码中，降低了系统、业务处理的复杂度。规则引擎只关心业务规则，相对单独，可以由业务分析人员来管理、维护，开发人员无需陷入到复杂业务规则的理解、实现中，分工合作、专人专事有效提升效率。业务规则变更时无需修改业务处理代码，直接修改知识库中的业务规则即可，减少了硬编码业务规则带来的维护、扩展成本，可以快速实现需求。将业务规则单独保存在知识库中，便于统一管理、维护，不重启业务服务就可以对业务规则进行扩展、修改，十分方便。说明：更新规则时不需要重启业务服务|应用，但需要重启规则引擎或者使用事件通知、下发之类的机制让规则引擎重新加载修改过的规则。URule Pro规则引擎中提供了决策集等多种类型的业务规则设计工具。四川规则引擎如何操作

规则引擎解决方案浅析：业务配置-条件积木，以及应用的授权逻辑，都有非常多的规则管理，由于业务的变化大，需求迭代快，需要不断的嵌套规则，硬编码开发。基于业务需要，希望能建立规则引擎，将规则代码从业务中抽离出来，降低规则迭代成本，降低if else等的规则嵌套，增强代码的维护性和复用性。开发人员不用过多的关注逻辑判断，可以专注与逻辑处理。有很多规则，如校验是通过if else逻辑硬编码完成，商品目前支持电商、零售等业务部门，无非就是两种情况：一种是商品领域模型的变更，还有一种是规则的变更。可以说，支撑上层业务，业务规则占了需求的半边天。杭州规则引擎推荐URule Pro规则引擎中所有的规则设计器皆为可视化、图形化设计器。

规则引擎具备两个重要模块：规则管理：可以理解为逻辑上管理规则，主要涉及规则、事实对象和规则集三个实体。涉及到规则变更时，较好对规则加个版本，可通过规则版本控制，可以平滑灰度地方式改变规则，也便于更有信心在测试规则正确性。规则执行：通过规则库数据，通过规则引擎的规则解析、规则编译将可执行代码缓存起来，避免每次和DB交互，然后每次规则的变更也通过ZK或者DCC实时通知给规则执行器。规则执行器的实现方式，可以多种多样，不依赖于规则库的存储方式，可以根据需求，选用URule Pro等第三方引擎。

URule Pro规则引擎交叉决策表（决策矩阵）：普通决策表是通过纵向一个维度的条件来实现规则的约束，而交叉决策表（决策矩阵）则是通过横向和纵向两个维度进行条件约束，两个维度交叉生的单元格就是实际业务规则生效的条件，因为这种样式有些类似于我们报表中的交叉表，所以称之为交叉决策表，也叫决策矩阵。可以看到，交叉决策表的特点使得其可以定义更为复杂的交叉类型的业务规则。URule Pro规则引擎决策树：之所以称之为决策树，是因为业务规则以树形方式展现。在URule Pro当中的决策树，是一棵平躺的树，设计成平躺的目的是为了可以展现树的更多内容，更好的利用显示空间。URule Pro规则引擎可基于导入的Excel中多条数据进行批量测试。

规则引擎工作机制：Java规则引擎对提交给引擎的Java数据对象进行检索，根据这些对象的当前属性值和它们之间的关系，从加载到引擎的规则集中发现符合条件的规则，创建这些规则的执行实例。这些实例将在引擎接到执行指令时、依照某种优先序依次执行。一般来讲，Java规则引擎内部由下面几个部分构成：工作内存（Working Memory）即工作区，用于存放被引擎引用的数据对象整合；规则执行队列，用于存放被开启的规则执行实例;静态规则区，用于存放所有被加载的业务规则，这些规则将按照某种数据结构组织，当工作区中的数据发生改变后，引擎需要迅速根据工作区中的对象现状，调整规则执行队列中的规则执行实例。URule Pro规则引擎中提供了决策表等多种类型的业务规则设计工具。Linux规则引擎推荐

URule Pro规则引擎功能包括交叉决策表等。四川规则引擎如何操作

规则引擎可被理解为一种高性能的解释程序，其中包含if-then命令，可根据预先定义的规则对转换的值和对象进行分析，然后返回修改后的值和对象，或直接执行操作。规则引擎技术将规则与业务逻辑相分离，它提供了声明式的“编程”方式来指明要作什么，而不是怎么做。运行时，规则引擎必须对这些业务规则进行解释。可以将规则引擎理解为一种高性能的解释程序，其中包含 if-then 命令，可根据预先定义的规则对转换的值和对象进行分析，然后返回修改后的值和对象，或直接执行操作。因此，大多数规则引擎使用“Rete”算法，并支持演绎和归纳。四川规则引擎如何操作

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